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题名基于多策略排序变异的多目标差分进化算法
被引量：8
- 1
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作者
艾兵
董明刚
敬超
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机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第7期1950-1954,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563012
61203109)
+2 种基金
广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118371
2015GXNSFBA139260)
广西研究生教育创新计划资助项目(YCSZ2015165)
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文摘
针对多目标差分进化算法求解多目标优化问题时收敛慢和均匀性欠佳等不足,提出了一种基于多策略排序变异的多目标差分进化算法。该算法利用基于排序变异算子来快速接近真实的Pareto最优解,同时引入多策略差分进化算子以保持种群的多样性;通过自适应策略动态调整控制参数以提高算法的鲁棒性,并且从理论证明的角度分析了所提算法的收敛性。仿真实验结果表明,该算法相对于近期相关文献中的改进算法具有更好的收敛性与多样性,从而表明了所提算法的有效性。
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关键词
多目标优化
多策略差分进化
排序变异算子
自适应参数调整
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Keywords
multi-objective optimization
multi-strategy differential evolution
ranking-based mutation operator
adaptive parameter adjustment
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名改进的排序变异多目标差分进化算法
被引量：3
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作者
刘宝
董明刚
敬超
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机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室(桂林理工大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期2157-2163,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563012
61203109)
+2 种基金
广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118371
2015GXNSFBA139260)
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金~~
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文摘
针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题,提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法(MODE-IRM)。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量,提高了排序变异算子的求解速度;另外,算法采用反向参数控制方法在不同的优化阶段动态调整参数值,进一步提高了算法的收敛速度;最后,引入了改进的拥挤距离计算公式进行排序操作,提高了解的均匀性。采用标准多目标优化问题ZDTl^ZDT4,ZDT6和DTLZ6~DTLZ7进行仿真实验:MODE-IRM在总体性能上均优于MODE-RMO和Plat EMO平台上的MOEA/D-DE、RM-MEDA以及IM-MOEA;在世代距离(GD)、反向世代距离(IGD)和间隔指标(SP)性能度量指标方面,MODE-IRM在所有优化问题上的均值和方差均明显小于MODE-RMO。实验结果表明MODE-IRM在收敛性和均匀性指标上明显优于对比算法。
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关键词
多目标优化问题
差分进化算法
排序变异算子
反向参数控制
拥挤距离
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Keywords
multi-objective optimization problem
Differential Evolution （DE） algorithm
ranking-based mutation operator
opposition-based parameter control
crowding distanee
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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